Enterprise AI Frameworks mit Microsoft Copilot:
Multi-Agenten-Systeme im Praxistest
Ein Zwischenfazit aus der Unternehmenspraxis
Was sind eigentlich Multi-Agenten-Systeme?
Im Gegensatz zu einzelnen KI-Chats oder isolierten Automatisierungen setzen Multi-Agenten-Systeme auf eine koordinierte Architektur, welche bis hin zum autonomen Handeln der Agenten reicht. Hier arbeiten mehrere spezialisierte KI-Agenten zusammen und sind eingebettet in ein Ökosystem aus Datenquellen, Funktionen, Schnittstellen und anderen Agenten. Ziel ist es, komplexe Aufgaben arbeitsteilig und dynamisch zu lösen. Entscheidend ist dabei die Wartbarkeit, Nachvollziehbarkeit und eine durchdachte Governance. Nur durch diese Struktur wird ein skalierbarer, sicherer und flexibler Einsatz im Enterprise-Kontext möglich.
Die bamero-Experten prüfen daher regelmäßig aus Sicht des Enterprise Architecture Managements (EAM), welche Konzepte und Technologien praktikabel sind. Dieser Artikel zeigt aktuelle Architekturansätze aus technischer Sicht für KI-Agenten im Enterprise-Kontext auf – mit Fokus auf den Microsoft-Technologiestack.
Anforderungen aus der Unternehmenspraxis
Vieles, was derzeit im Bereich KI-Agenten diskutiert wird, ist im Enterprise-Umfeld nicht ohne Weiteres anwendbar. Datenschutzauflagen, Toolstack-Beschränkungen und Integrationsbarrieren machen es erforderlich, Lösungen spezifisch für Unternehmensumgebungen zu denken.
Die Anforderungen an Enterprise-Lösungen sind vielseitig:
- Datenschutzkonformität in der EU, speziell DSGVO
- Nahtlose Integration in die bestehende Microsoft-Landschaft
- Governance und Kontrollmöglichkeiten für rollenbasierte Nutzung und Wissensmanagement
Das führt zu einem Problem: Die Nutzung von OpenAI / ChatGPT direkt als Agent ist aus Datenschutzgründen oft nicht möglich. Alternativen müssen her.
Enterprise KI-Architektur mit Microsoft Copilot Agents
In den meisten Unterhemen sind die Microsoft-Programme rund um SharePoint, Outlook und Teams längst etabliert.
Im Zentrum unserer Architektur steht aus diesem Grund der Microsoft Stack: Copilot Agents lassen sich direkt in Tools wie Outlook, Teams, SharePoint oder Power Platform einbetten.
Die Architektur setzt dabei auf Microsoft Copilot als Frontend-Komponente mit Governance-Maßnahmen wie User-Authentifizierung (z. B. Mailadresse, Username) und Zugriffskontrollen.
Microsoft selbst setzt auf Power Automate zur Orchestrierung. Leider ist Power Automate als Integration-Platform für On-Premise-Anwendungen und komplexe Workflows (als Funktionsschicht) meist ungeeignet.
Der aktuelle Platzhirsch im Bereich AI-Workflows ist die Plattform n8n. Als „fair source“ kann dieses System kostenfrei lokal betrieben werden (Docker-Image). Mithilfe von n8n können sowohl komplexe, KI-gestützte Workflows umgesetzt werden, als auch eigene MCP-Server (Model Context Protocol) betrieben werden.
Um DSGVO-konform KI-gestützte Workflows umzusetzen wird ein KI-Modell benötigt, welches in der EU gehostet wird. Auch hier greifen wir auf den Microsoft-Stack zurück und setzen auf die Azure OpenAI-Modelle mit Datenspeicherung in der EU. Diese können nativ in n8n via „Drag and Drop“ verwendet werden.
Zur Speicherung von KI-Chats und als Vektor-Datenbank eignet sich beispielsweise Postgres mit der Extension pgvector. Für erweiterte Vektor-Funktionalität gibt es Deveriate wie z.B. supabase.
Architektur:
- Frontend: Microsoft Teams mit Microsoft Copilot
- Funktionsschicht: n8n als Integrationsplattform zur Anbindung externer Systeme und als MCP-Server (Model Context Protocol), der Datenströme kanalisiert
- KI-Modell: Azure OpenAI mit GPT-4o, gehostet in Deutschland als KI-Backend in n8n
- Datenschicht: Supabase als Postgres-Vector-DB für den Informationskontext auf der Integrationsplattform n8n
Möglichkeiten und Best Practices
Dedizierte API-Agents
Um Wartungsaufwände zu reduzieren, wird die API-Logik nicht komplett in n8n abgebildet bzw. „hard coded“. Stattdessen kommen „API Agents“ zum Einsatz, die eigenständig Schnittstellen ansprechen können. Sie nutzen Swagger-Dokumentationen sowie Beispiel-Calls, um APIs dynamisch anzusprechen. Ergebnis: Geringerer Pflegeaufwand, höhere Flexibilität.
Governance und User-Context
Technisch kann die Verbindung zwischen Microsoft Copilot und n8n abgesichert werden. Für die Einhaltung einer Governance insbesondere für den User-Context können zudem Benutzerinformationen übertragen werden. Somit kann auch der API-Agent im User-Kontext handelt. Bedeutet, jede API-Anfrage kann mit User-Informationen durchgeführt werden. Ebenso kann die Chat-Historie auf allen KI-Agenten der Integrationsplattform im User-Kontext aufgesetzt werden.
Prompt-Versionierung über GitHub
In dieser Architektur kommen KI-Agenten auf unterschiedlichen Ebenen und in unterschiedlichen Ausprägungen zum Einsatz. Damit einhergehend ist die Problematik der ändernden Promts und System-Instructions etc.. Für eine Standardisierte Ablage, Versionierung und Transpararenz setzen wir auf git. Aufgrund der guten Microsoft-Integration auf GitHub.
Aktuelle Herausforderungen & Grenzen
Fast täglich entwickelt sich das Microsoft-Ecosystem wie auch die anderen Plattformen weiter. Zum Stand Juni 2025 sehen wir folgende Herausforderungen und Grenzen.
- Komplexes Debugging bei Agent-Fehlverhalten – Wann ruft der Agent welches „Tool“ auf. Hier schaft ein möglichst kleiner Anwendungskontext für jeden KI-Agenten abhilfe.
- Fehlende Audio-Chat-Funktionalität bei Microsoft Copilot (Stand heute nur angekündigt).
- Eigene MCP-Clients via Custom Connector oft aufwändig in Entwicklung & Betrieb
Gerade das Thema MCP wird derzeit – verständlicherweise – sehr kritisch diskutiert. Aus technischer Sicht stellt sich die Frage, ob dieses Konzept weit genug geht.
Meiner persönlichen Meinung nach braucht es wesentlich mehr Fokus auf die Standardisierung mittels Swagger/API-Beschreibungen, sodass KI-Agenten künftig die Möglichkeiten und Funktionsweisen auch von schwach strukturierten Schnittstellen mittels REST als „Wissen” über die API-Definition selbst einholen können und damit auch updatefähig werden.
Fazit: Copilot-Agenten als skalierbare Komponente der Enterprise-KI-Strategie
Unternehmen, die Microsoft Copilot strategisch nutzen, können heute produktive Multi-Agenten-Systeme aufbauen. Mit Tools wie n8n als Integrationsplattform, Azure OpenAI und einer durchdachten Governance lassen sich skalierbare und datenschutzkonforme KI-Frameworks realisieren.
Dieser Artikel zeigt die grundlegenden Überlegungen dieser KI-Architektur.
Mithilfe dieser Referenz-Architektur, eines klaren KI-Zielbildes und einem pragmatischen EAM können damit schnell, effizient und integriert Multi-Agenten-Systeme auch in gewachsenen heterogenen IT-Architekturen umgesetzt werden.
Weiterführende Beratung gewünscht?
Sprechen Sie mit unseren Experten darüber, wie Sie Copilot Agents in Ihrer Organisation strategisch nutzen können.
